CN114879174A - 基于雷达的多目标测距方法以及形变监测方法 - Google Patents

基于雷达的多目标测距方法以及形变监测方法 Download PDF

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李文杰
陈学文
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Abstract

本发明提供一种基于雷达的多目标测距方法以及形变监测方法，依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间‑频谱图像，确定慢时间‑频谱图像中目标个数，并从慢时间‑频谱图像分离出各目标对应的慢时间‑频谱图像；基于各目标对应的慢时间‑频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值和相位值；结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值，进而通过连续实时测量实现动态形变监测。本发明具有精度高、复杂度低的优点，可以实现亚毫米级距离测量精度，实现对多个目标亚毫米级的微小形变实时监测。

Description

基于雷达的多目标测距方法以及形变监测方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于雷达的多目标测距方法以及形变监测方法。
背景技术
高精度测距技术广泛应用于建筑变形监测、湖泊液位测量、车辆自动驾驶、以及目标定位等领域，通过实时动态测量能够实现形变监测。雷达已被证明在这些应用中具有潜在技术优势。
调频连续波(FMCW)雷达以其结构简单、测距分辨率高、抗噪声能力强等优点，逐渐应用于高精度测距与形变监测领域。调频连续波雷达高精度测距的一个关键技术是，将回波信号与发射信号混合后，准确获取拍频信号的频率，从而获得高精度的测距信息。
现有的高精度测距方法可以分为两类：非参数方法和参数方法。目前，用于测距的非参数方法通常包括插值法、基于快速傅里叶变换(FFT)的频谱细化算法等。其中插值法主要利用频谱峰值附近的几条谱线的幅值比来校正频率，插值计算量较大。基于快速傅里叶变换(FFT)的频谱细化算法首先使用点数较少的FFT算法进行粗略估计，然后使用细化算法放大局部频谱进行精细估计。为了达到更高的理论精度，需要牺牲指数计算和采样时间，这对工程应用非常不利。参数化方法通常包括基于模型的方法，例如多信号分类(MUSIC)和基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)。参数化方法需要知道信号的一些先验信息，其估计精度高于非参数方法。缺点是如果模型不匹配或信噪比(SNR)低，性能会受到限制。
随着我国基础建设和工业工程的高速发展，雷达在高精度测距和形变监测应用中的使用需求不断增长，如何以较低的成本和系统复杂度快速高精度测距从而实现形变监测是一项迫切的需求。
发明内容
为解决现有技术中上述技术问题中的至少之一，本发明提出了一种基于雷达的多目标测距方法以及形变监测方法。本发明具有精度高、复杂度低的优点，可以实现亚毫米级距离测量精度，实现对亚毫米级的微小形变实时监测。
为实现上述技术目的，本发明提出的技术方案为：
一方面，本发明提供一种基于雷达的多目标测距方法，包括：
依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
另一方面，本发明提供一种基于雷达的多目标形变监测方法，利用上述基于雷达的多目标测距方法估计得到不同时刻各目标的精确距离值，通过监测不同时刻各目标的精确距离值实现实时动态形变监测。
另一方面，本发明提供一种基于雷达的多目标测距装置，包括：
第一模块，用于依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
第二模块，用于将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，对慢时间-频谱图像中的每个频率单元沿慢时间计算方差，根据方差确定目标个数，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
第三模块，用于基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
第四模块，用于基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
第五模块，用于结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
另一方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，对慢时间-频谱图像中的每个频率单元沿慢时间计算方差，根据方差确定目标个数，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
再一方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，对慢时间-频谱图像中的每个频率单元沿慢时间计算方差，根据方差确定目标个数，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
本发明采用粗略和精细估计相结合的方法来确定各目标的精确距离，进而通过实时动态测量实现高精度形变监测。与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明能够实现多目标监测，利用FMCW雷达的高分辨能力实现多个目标同时测量。
本发明的测量精度高，粗估计与精估计结合，在解模糊的基础上实现高精度测距。
本发明计算效率高，计算复杂度低易于嵌入式系统实时处理
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1是本发明一实施例的流程图；
图2是本发明一实施例中第1个微动目标的真实数据连续监测结果；
图3是本发明一实施例中第2个微动目标的真实数据连续监测结果；
图4为本发明一实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述来清楚说明本发明所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本发明内容的实施例后，当可由本发明内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本发明内容的精神与范围。本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
参照图1，在一实施例中，提供一种基于雷达的多目标测距方法，包括：
(S1)依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
(S2)将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
(S3)基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
(S4)基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
(S5)结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
设向监测区域顺序发射的调频连续波信号，其起始频率为f0，带宽为B，调频持续时间为T。本发明步骤(S1)中依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱。
在一实施例的步骤(S2)中，从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像方法是：对慢时间-频谱图像中的每个频率单元沿慢时间计算方差，根据方差确定目标个数；对于第k个目标，以慢时间-频谱图像中第k个目标对应的频率单元为中心，在其两侧各取M个距离单元，分离出第k个目标对应的慢时间-频谱图像。
在一实施例的步骤(S3)中，通过下式估计各目标对应的频率单元的频率值：
Figure BDA0003627800080000051
其中：Φ(n)是第k个目标对应的慢时间-频谱图像的逆傅里叶变换的第n个采样值的相位，△T是信号慢时间采样间隔，N是IFFT的点数。
在一实施例的步骤(S3)中，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离，方法如下：
Figure BDA0003627800080000061
其中：C为电磁波传播速度，
Figure BDA0003627800080000062
是第k个目标对应的频率单元的频率值，B为调频连续波信号的带宽，T为调频持续时间。
在一实施例的步骤(S4)中，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离，方法如下：
Figure BDA0003627800080000063
其中：C为电磁波传播速度；
Figure BDA0003627800080000064
是第k个目标对应的频率单元的相位值，
Figure BDA0003627800080000065
Φ(n)是第k个目标对应的慢时间-频谱图像的逆傅里叶变换的第n个采样值的相位，N是IFFT的点数；f0为调频连续波信号的起始频率。
在一实施例的步骤(S5)中，各目标的精确距离值，通过下式得到：
Figure BDA0003627800080000066
其中
Figure BDA0003627800080000067
代表下取整函数，
Figure BDA0003627800080000068
对应目标粗略估计得到的目标距离离散取值(即步骤(S4)得到的
Figure BDA0003627800080000069
)。
为验证本发明所提出的基于雷达的高精度远距离形变监测方法的有效性，本发明进行了试验。本实施例中，针对真实的施工场地边坡形变监测场景，将两个三面角反射器固定在斜坡变形位置，在小雨环境下非接触测量。利用FMCW雷达向该监测区域顺序发射并接收调频连续波信号，其起始频率f0＝77GHz，带宽B＝3.86GHz，调频持续时间T＝163.84μs。本实施例包括以下步骤：
(S1)依次接收向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用2048点傅里叶变换得到一维频谱；
(S2)将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，对慢时间-频谱图像中的每个频率单元沿慢时间计算方差，根据方差确定目标个数K。本实施例中选择方差最大的2个区域，即目标个数为2。以这2个目标对应的频率单元为中心，两侧各取M＝100个距离单元，分离出2个目标对应的慢时间-频谱图像；
(S3)基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
Figure BDA0003627800080000071
其中C为电磁波传播速度，
Figure BDA0003627800080000072
是第k个目标对应的频率单元的频率值，
Figure BDA0003627800080000073
Φ(n)是第k个目标对应的慢时间-频谱图像沿频谱维的逆傅里叶变换(IFFT)的第n个采样值的相位，N＝2048是IFFT的点数。
(S4)基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
Figure BDA0003627800080000074
其中
Figure BDA0003627800080000075
(S5)结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
Figure BDA0003627800080000081
其中
Figure BDA0003627800080000082
代表下取整函数。
通过步骤(S3)至(S5)得到第2个目标对应的精确距离值。
进一步地，对300秒顺序接收的回波信号重复步骤(S1)至(S5)，估计得到不同时刻各目标的精确距离值，通过监测不同时刻各目标的精确距离值实现实时动态形变监测。图2是本实施例中第1个微动目标的300秒真实数据连续监测结果；图3是本实施例中第2个微动目标的300秒真实数据连续监测结果；。结果表明，利用本发明提供的方法，FMCW雷达可以准确跟踪距离变化。在不同时刻，外部施工和雨水引起地表振动和边坡变形，导致监测点到雷达的距离发生动态变化。利用雷达回波信号精确测量距离变化，可以监测到亚毫米级的微小形变，从而实现对边坡的远距离动态监测。
在一实施例中，提供一种基于雷达的多目标测距装置，包括：
第一模块，用于依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
第二模块，用于将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
第三模块，用于基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
第四模块，用于基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
第五模块，用于结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
上述各模块功能的实现方法，可以采用前述各实施例中相同的方法实现，在此不再赘述。
在本实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储样本数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述实施例中基于雷达的多目标测距方法的步骤。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中基于雷达的多目标测距方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中基于雷达的多目标测距方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.基于雷达的多目标测距方法，其特征在于，包括：
依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像，并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
2.根据权利要求1所述的基于雷达的多目标测距方法，其特征在于，从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像方法是：对慢时间-频谱图像中的每个频率单元沿慢时间计算方差，根据方差确定目标个数，对于第k个目标，以慢时间-频谱图像中第k个目标对应的频率单元为中心，在其两侧各取M个距离单元，分离出第k个目标对应的慢时间-频谱图像。
3.根据权利要求1或2所述的基于雷达的多目标测距方法，其特征在于，通过下式估计各目标对应的频率单元的频率值：
Figure FDA0003627800070000011
其中：Φ(n)是第k个目标对应的慢时间-频谱图像的逆傅里叶变换的第n个采样值的相位，△T是信号慢时间采样间隔，N是IFFT的点数。
4.根据权利要求3所述的基于雷达的多目标测距方法，其特征在于，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离，方法如下：
Figure FDA0003627800070000021
其中：C为电磁波传播速度，
Figure FDA0003627800070000022
是第k个目标对应的频率单元的频率值，B为调频连续波信号的带宽，T为调频持续时间。
5.根据权利要求1或2或4所述的基于雷达的多目标测距方法，其特征在于，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离，方法如下：
Figure FDA0003627800070000023
其中：C为电磁波传播速度；
Figure FDA0003627800070000024
是第k个目标对应的频率单元的相位值，
Figure FDA0003627800070000025
Φ(n)是第k个目标对应的慢时间-频谱图像的逆傅里叶变换的第n个采样值的相位，N是IFFT的点数；f0为调频连续波信号的起始频率。
6.根据权利权利要求5所述的基于雷达的多目标测距方法，其特征在于，各目标的精确距离值，通过下式得到：
Figure FDA0003627800070000026
其中
Figure FDA0003627800070000027
Figure FDA0003627800070000028
代表下取整函数，
Figure FDA0003627800070000029
对应目标粗略估计得到的目标距离离散取值。
7.一种基于雷达的多目标形变监测方法，其特征在于：利用权利要求1所述基于雷达的多目标测距方法估计得到不同时刻各目标的精确距离值，通过监测不同时刻各目标的精确距离值实现实时动态形变监测。
8.一种基于雷达的多目标测距装置，其特征在于，包括：
第一模块，用于依次获取向监测区域顺序发射的调频连续波信号的回波信号并计算差拍信号，利用傅里叶变换得到一维频谱；
第二模块，用于将顺序得到的一维频谱沿慢时间拼接得到慢时间-频谱图像并从慢时间-频谱图像分离出各目标对应的慢时间-频谱图像；
第三模块，用于基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的频率值，基于各目标对应的频率单元的频率值粗略估计其距离；
第四模块，用于基于各目标对应的慢时间-频谱图像估计各目标对应的频率单元的相位值，基于各目标对应的频率单元的相位值精细估计其距离；
第五模块，用于结合各目标粗略估计得到的目标距离和精细估计得到的目标距离，估计得到各目标的精确距离值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其特征在于，处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的基于雷达的多目标测距方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：处理器执行计算机程序时实现如权利要求1所述的基于雷达的多目标测距方法的步骤。
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CN115436938A (zh) * 2022-09-22 2022-12-06 山东大学 一种基于毫米波雷达的被动式信号测量装置和测量方法

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